Transformation de l'industrie de l'IA avec N3 Edge V1
jeudi, septembre 12, 2024 3:26 PM
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Le protocole DePIN-EdgeAI, la machine minière de Network3, N3 Edge V1, a gagné une traction significative avec plus de 1 800 appareils déjà en chaîne. Suite à l’épuisement rapide du lot initial de 3 000 appareils le 20 août, ces appareils sont désormais opérationnels dans 185 pays. Le N3 Edge V1 de Network3 marque un tournant dans l’industrie de l’IA en promouvant l’équité et la compétitivité, en s’éloignant des matériels énergivores et spécialisés généralement associés au minage. Cet appareil encourage une participation plus large au minage de crypto-monnaies en permettant aux utilisateurs ordinaires de miner des jetons à l’aide de simples appareils tels que des smartphones ou des ordinateurs. Les utilisateurs de N3 Edge peuvent gagner des récompenses en partageant la bande passante Internet, en fournissant de la puissance de calcul et en contribuant des données de leurs appareils. Ces contributions sont converties en jetons d’utilité, soutenant les activités du réseau et les opérations en chaîne. Le lancement réussi de N3 Edge par Network3 marque une étape significative vers une économie numérique plus équitable et un avenir décentralisé technologiquement avancé.
Une machine minière double axée sur la confidentialité et les performances
Le dispositif minier physique de Network3, N3 Edge V1, se distingue par sa capacité à miner simultanément des jetons IoTeX et natifs de Network3. Cette machine innovante permet aux utilisateurs d’améliorer leurs points de crédit N3E et de gagner des incitations financières, offrant ainsi de meilleures opportunités de monétisation. N3 Edge est un dispositif minier léger mais puissant qui s’intègre parfaitement à l’infrastructure d’IoTeX, y compris W3bstream et ioID. Les utilisateurs peuvent facilement configurer leurs appareils N3 Edge en se connectant à une source d’alimentation et commencer à miner deux types de jetons. En combinant DePIN et Edge AI dans la machine minière, Network3 garantit que les données locales des appareils edge sont facilement accessibles. N3 Edge fonctionne comme un service cloud personnalisé, mettant l’accent sur la confidentialité et la décentralisation. Les utilisateurs peuvent héberger et gérer leurs clouds à domicile avec N3 Edge, réduisant la latence et renforçant le contrôle sur la confidentialité des données. Cet appareil permet à quiconque d’intégrer Edge V1 dans un réseau existant et de rivaliser directement avec les systèmes de niveau 1, offrant une nouvelle dimension au paysage du cloud personnel et de la formation en IA.
Expansion des opportunités de monétisation dans Crypto x AI avec N3 Edge V1
Vendu à environ 900 $, N3 Edge V1 affiche un revenu quotidien estimé de 7,5 $, avec une période de récupération de 120 jours ou 4 mois. Le N3 Edge de Network3 émerge comme l’un des dispositifs DePIN les plus rentables en termes de Retour sur Investissement (ROI), se classant premier en termes de gains quotidiens et troisième en termes de vitesse de retour total sur DePINscan. Au-delà de ses performances financières, N3 Edge est devenu l’un des protocoles DePIN pionniers à s’intégrer pleinement dans les métriques étendues en chaîne de DePINscan. Les utilisateurs de N3 Edge peuvent diversifier leurs flux de revenus et créer de nouvelles sources de revenus en exploitant leurs appareils IoT domestiques, ouvrant la voie à de nouvelles approches dans le traitement décentralisé des données pour l’industrie de l’IA.
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Entrez l'algorithme L-Mul (Multiplication à Complexité Linéaire), un développement révolutionnaire qui promet de réduire considérablement le fardeau énergétique associé aux calculs d'IA. L-Mul fonctionne en approximant les multiplications en virgule flottante par des additions d'entiers plus simples, qui peuvent être intégrées dans les modèles d'IA existants sans nécessiter de réglage fin. Cette approche innovante a démontré des économies d'énergie remarquables, atteignant jusqu'à 95 % de réduction de la consommation d'énergie pour les multiplications de tenseurs élément par élément et 80 % pour les calculs de produit scalaire. Il est important de noter que cette efficacité énergétique ne compromet pas l'exactitude des modèles d'IA, marquant une avancée significative dans la quête d'une IA durable.
Les implications de L-Mul vont au-delà des simples économies d'énergie ; il améliore les performances des modèles d'IA dans diverses applications, y compris les modèles de transformateurs et les grands modèles de langage (LLM). Dans des benchmarks tels que GSM8k et les tâches de questions visuelles, L-Mul a surpassé les formats en virgule flottante traditionnels comme FP8, montrant son potentiel à gérer efficacement des calculs complexes. Alors que la demande pour l'IA continue d'augmenter, L-Mul se distingue comme une solution clé qui non seulement aborde la crise énergétique associée à l'IA, mais ouvre également la voie à un avenir plus durable dans le développement technologique.
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DeepSouth AI est en train de développer une plateforme polyvalente équipée d'une suite complète d'outils d'IA puissants. Ces outils sont spécifiquement conçus pour aider les développeurs et les entreprises à mettre en œuvre des solutions d'IA avancées. En s'intégrant à l'infrastructure robuste et évolutive de Stratos, DeepSouth AI bénéficiera d'une solution de stockage décentralisée offrant fiabilité, sécurité et performance, essentielles pour soutenir des applications alimentées par l'IA à forte demande.
Grâce à cette collaboration stratégique, Stratos est prêt à fournir l'infrastructure décentralisée nécessaire pour répondre aux besoins de données à fort volume de la plateforme de DeepSouth AI. Ce partenariat est sur le point d'ouvrir une nouvelle ère d'applications Web3, où l'intelligence artificielle et la technologie décentralisée peuvent travailler en harmonie, conduisant finalement à l'innovation et à l'accessibilité dans le paysage numérique.
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Tausif Ahmed, le VP du développement commercial chez io.net, a souligné l'importance de ce partenariat, affirmant que l'optimisation de la coordination et de la vérification à travers un vaste réseau de fournisseurs de GPU distribués est cruciale pour construire un réseau de calcul décentralisé sans permission et prêt pour l'entreprise. L'intégration du zkGPU-ID de NovaNet permettra à io.net de valider et de tester en continu ses ressources GPU à l'échelle mondiale, garantissant que les clients peuvent louer des GPU fiables qui répondent à leurs besoins spécifiques. Cette initiative représente un avancement significatif dans l'infrastructure de calcul décentralisée, visant à atténuer les préoccupations concernant l'authenticité et les performances des ressources.
De plus, le protocole zkGPU-ID utilise la technologie zkVM (machine virtuelle à connaissance nulle) de NovaNet, qui joue un rôle essentiel dans la génération et la vérification des preuves cryptographiques des spécifications GPU à des coûts réduits. Wyatt Benno, co-fondateur technique de NovaNet, a souligné la nécessité que les ZKP fonctionnent à travers divers appareils et contextes pour la confidentialité et la vérifiabilité locale. Le zkEngine de NovaNet teste rigoureusement et identifie les GPU au sein de la plateforme io.net, créant un ZKP qui garantit l'intégrité des GPU. Ce partenariat établit une nouvelle norme de transparence, de fiabilité et de sécurité dans les réseaux de calcul GPU décentralisés, marquant une étape décisive dans l'industrie.
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Falcon Mamba 7B : Une avancée dans les modèles d'IA sans attentionL'évolution rapide de l'intelligence artificielle (IA) est significativement influencée par l'émergence de modèles sans attention, le Falcon Mamba 7B étant un exemple notable. Développé par le Technology Innovation Institute (TII) à Abou Dhabi, ce modèle révolutionnaire s'écarte des architectures traditionnelles basées sur les Transformers qui reposent fortement sur les mécanismes d'attention. Au lieu de cela, le Falcon Mamba 7B utilise des modèles d'espace d'état (SSM), qui offrent une inférence plus rapide et plus efficace en mémoire, répondant aux défis computationnels associés aux tâches à long contexte. En s'entraînant sur un vaste ensemble de données de 5,5 trillions de tokens, le Falcon Mamba 7B se positionne comme une alternative compétitive aux modèles existants tels que Gemma de Google et Phi de Microsoft.
L'architecture du Falcon Mamba 7B est conçue pour maintenir un coût d'inférence constant, quelle que soit la longueur de l'entrée, résolvant ainsi le problème de mise à l'échelle quadratique qui afflige les modèles Transformers. Cette capacité unique lui permet d'exceller dans des applications nécessitant un traitement à long contexte, telles que la résumé de documents et l'automatisation du service client. Bien qu'il ait démontré des performances supérieures dans divers benchmarks de traitement du langage naturel, il fait encore face à des limitations dans les tâches qui exigent une compréhension contextuelle complexe. Néanmoins, son efficacité mémoire et sa rapidité en font un choix convaincant pour les organisations cherchant à optimiser leurs solutions d'IA.
Les implications du Falcon Mamba 7B vont au-delà des simples métriques de performance. Son support pour la quantification permet un déploiement efficace sur les GPU et les CPU, renforçant encore sa polyvalence. À mesure que le paysage de l'IA évolue, le succès du Falcon Mamba 7B suggère que les modèles sans attention pourraient bientôt devenir la norme pour de nombreuses applications. Avec des recherches et un développement continus, ces modèles pourraient potentiellement surpasser les architectures traditionnelles en termes de vitesse et de précision, ouvrant la voie à des applications innovantes dans divers secteurs.